Специалисты Центра искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета запатентовали метод, который поможет медикам быстрее обрабатывать информацию о пациентах и ставить более точные диагнозы. В основе разработки — «умный» алгоритм, автоматически выделяющий важные симптомы и показатели из электронных карт пациентов.
Уруйдаана Каженкина
Как сообщили в пресс-службе университета, новый способ уже используют для обучения системы поддержки врачебных решений «Доктор Пирогов» — ещё одной разработки НГУ. Это цифровой ассистент врача, который на основе жалоб пациента и его исходных данных генерирует список его возможных болезней.
Новый алгоритм просматривает тысячи карт пациентов с одним и тем же заболеванием. Из множества записей и показателей он отбирает те признаки, которые встречаются чаще всего и сильнее всего влияют на окончательный диагноз.
Технически метод работает так: медкарты с одинаковым диагнозом сначала приводят к единому формату, а затем превращают его в простой двоичный код: если есть симптом или отклонение в анализе — это единица, если нет — ноль. Затем на этом массиве данных обучают нейросеть Concrete Autoencoder, использующий механизм Gumbel-Softmax. Особенность его в том, что он не просто выдаёт итог, а указывает, на основании каких именно признаков он сделал вывод. Чтобы исключить случайности, модель запускают многократно.
По словам руководителя Центра, заведующего лабораторией ИИ и больших генетических данных ИЦиГ СО РАН Владимира Иванисенко, главный барьер, мешающий использовать ИИ в медицине, это то, что нейросети обычно дают ответ, но не обосновывают его.
«Иначе обстоит дело с этим типом автокодировщиков. Они позволяют на выходе указывать конкретные признаки и симптомы больного, которые дают наибольший вклад в правильную постановку диагноза», — пояснил он.
Помимо этого, у разработки есть так называемые рискомеры, оценивающие вероятность развития болезни у конкретного человека на основе его данных.
«Для любых систем, которые пытаются на основе симптоматики оценивать риски, критично понимать, на какие признаки обращать внимание, какие из них наиболее значимы», — отметил Владимир Иванисенко.
Сейчас команда завершила патентование и занимается тонкой настройкой системы. Разработчики планируют представить свои результаты на Петербургском международном экономическом форуме. Важно, что эту разработку можно встроить в любую аналогичную систему. Как отметили представители учреждения, в перспективе такие методы сделают цифровую медицину надежнее и понятнее. А это одинаково важно и для врачей, и для пациентов, которым нужно доверять новым технологиям.
Напомним, ранее учёные центра вирусологии и биотехнологии «Вектор» запатентовали изобретение, которое быстро диагностирует оспу обезьян.
Подписывайтесь на канал «Новосибирские новости» в МАКС.